使用光栅显示 tiff 图像的特定部分，而无需加载整个文件

如何解决使用光栅显示 tiff 图像的特定部分，而无需加载整个文件

我有一个包含地图的大型 tiff 文件（大约 2GB）。我已经能够成功读取数据，甚至使用以下 python 代码显示它：

import rasterio
from rasterio.plot import show

with rasterio.open("image.tif") as img:
    show(img)
    data = img.read()

这很好用。但是，我需要能够显示此地图的特定部分，而不必将整个文件加载到内存中（因为它占用了太多 RAM，并且在许多其他 PC 上不可行）。为此，我尝试使用 Window 类 rasterio，但是当我尝试显示地图时，结果与显示完整地图的方式不同（好像它导致数据丢失）：

import rasterio
from rasterio.plot import show
from rasterio.windows import Window

with rasterio.open("image.tif") as img:
    data = img.read(window=Window(0,100000,100000))
    show(data)

所以我的问题是，如何在不必将整个文件加载到内存中的情况下显示地图的一部分，同时还使它看起来好像是从完整的地图图像中裁剪出来的？

提前致谢:)

解决方法

它在第一种情况下显示得很好，但在第二种情况下显示良好的原因是，在第一种情况下，您将 rasterio.DatasetReader 的实例传递给 show (show(img))，但在第二种情况下，您传入一个 numpy 数组 (show(data))。 DatasetReader 包含附加信息，特别是 show 使用的仿射变换和颜色解释。

show 在第一种情况下（对于 RGB 数据）所做的其他事情可以为窗口情况重新创建，如下所示：

import rasterio
from rasterio.enums import ColorInterp
from rasterio.plot import show
from rasterio.windows import Window

with rasterio.open("image.tif") as img:
    window = Window(0,100000,100000)

    # Lookup table for the color space in the source file
    source_colorinterp = dict(zip(img.colorinterp,img.indexes))

    # Read the image in the proper order so the numpy array will have the colors in the
    # order expected by matplotlib (RGB)
    rgb_indexes = [
        source_colorinterp[ci]
        for ci in (ColorInterp.red,ColorInterp.green,ColorInterp.blue)
    ]
    data = img.read(rgb_indexes,window=window)

    # Also pass in the affine transform corresponding to the window in order to
    # display the correct coordinates and possibly orientation
    show(data,transform=img.window_transform(window))

（我通过查看源代码 here 弄清楚了 show 的作用）

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对于具有单通道的数据，用于绘图的底层 matplotlib 库根据数据的最小值和最大值缩放颜色范围。要获得与以前完全相同的颜色，您需要知道整个图像的最小值和最大值，或者一些相当接近的值。

然后你可以明确告诉 matplotlib 的 imshow 如何缩放：

with rasterio.open("image.tif") as img:
    window = Window(0,100000)
    data = img.read(window=window,masked=True)

    # adjust these
    value_min = 0
    value_max = 255

    show(data,transform=img.window_transform(window),vmin=value_min,vmax=value_max)

额外的 kwargs（如此处的 vmin 和 vmax）将传递给 matplotlib.axes.Axes.imshow，如 here 所记录。 来自 matplotlib documenation：

vmin、vmax：浮动，可选
当使用标量数据且没有明确的范数时， vmin 和 vmax 定义颜色图覆盖的数据范围。默认情况下，颜色图涵盖所提供数据的完整值范围。当给出范数时，不推荐使用 vmin/vmax。使用 RGB(A) 数据时，忽略参数 vmin/vmax。

那样你也可以改变它使用的颜色图等